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使用多尺度LBP特征和SVM的火焰识别算法

被引：14
作者：
严云洋 [1 ,2 ]
唐岩岩 [2 ]
刘以安 [2 ]
张天翼 [3 ]
机构：
[1] 淮阴工学院计算机工程学院
[2] 江南大学物联网工程学院
[3] 华中科技大学计算机科学与技术学院
来源：
山东大学学报(工学版) | 2012年 / 42卷 / 05期
关键词：
多尺度; 统一LBP; 旋转不变LBP; 旋转不变统一LBP; SVM;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
目前基于视频图像的火灾识别系统是大空间场景中预防火灾的有效方法。为了提高检测性能,基于火焰特定的纹理结构,使用多尺度纹理特征,以获得更全面的特征信息。首先使用火焰的明亮特性定位到疑似火焰区域;然后针对这些区域,采用局部二值模式(local binary patterns,LBP)方法提取多尺度纹理特征;最后将多尺度LBP纹理特征输入到支持向量机(support vector machine,SVM)中进行识别。实验结果表明,该方法计算简单,火焰的检测率较高,误警率较低。
引用
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页码：47 / 52+58 +58
页数：7
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